はじめに
前回の記事の続きです。Peters's NoteのPart 3を追っていきます。
非常にシンプルなモデルを使って、隠れ層が果たす役割や、バックプロパゲーション(誤差逆伝播法)の考え方を見つつ、実装していきます。
目次
- はじめに
- 目次
- 今回扱うニューラルネットワークのモデル
- 使用するデータの用意
- 非線形活性化関数
- バックプロパゲーションで重みの最適化
- バックプロパゲーションの概要
- 順伝播
- 逆伝播
- バックプロパゲーションの概要
- 実際にバックプロパゲーションで重みを更新してみる
- 学習したモデルの可視化
- GitHub
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